Pesquisadores vinculados a instituições de pesquisa e centros oncológicos dos Estados Unidos e da Europa desenvolveram modelos de inteligência artificial (IA) capazes de analisar fotografias faciais para estimar a idade biológica e prever a sobrevida de pacientes com câncer. Os resultados foram publicados na revista científica The Lancet Digital Health.
A pesquisa investigou se características extraídas de fotografias faciais poderiam fornecer informações adicionais sobre o prognóstico de pacientes com câncer. Para isso, os pesquisadores avaliaram o desempenho dos modelos em duas coortes independentes de pacientes oncológicos, considerando fatores prognósticos nas análises de sobrevida.
Análise facial por IA identifica diferenças no risco de mortalidade
O modelo FAHR-FaceSurvival identificou diferenças importantes no risco de mortalidade. Aqueles classificados no grupo de maior risco apresentaram risco de morte 3,23 vezes superior em relação aos de menor risco, após ajustes por fatores clínicos.
Na amostra de teste, a mortalidade em 90 dias foi de 52,5% entre os pacientes com os maiores escores de risco, contra 2,1% naqueles com os menores escores.
Os resultados indicam potencial para estimar o risco de mortalidade, mas não permitem prever com precisão o tempo de vida de cada paciente
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Como os modelos de IA estimam a idade biológica e a sobrevida?
O sistema FAHR-Face foi inicialmente treinado com mais de 40 milhões de fotografias faciais. A partir dele, os pesquisadores desenvolveram duas aplicações: FAHR-FaceAge, para estimar a idade biológica, e FAHR-FaceSurvival, para avaliar o risco de mortalidade.
O FAHR-FaceAge apresentou erro absoluto médio de 5,1 anos na estimativa de idade em uma base pública de imagens. Entre pacientes com câncer, uma idade facial estimada pelo menos cinco anos acima da idade cronológica esteve associada a um risco de morte 21% maior, após ajustes por fatores clínicos (HR ajustado de 1,21).
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Resultados do prognóstico oncológico passaram por validação independente
Os pesquisadores analisaram dados de 38.183 pacientes atendidos em seis centros vinculados a Harvard.
Os dois modelos também passaram por validação externa em uma coorte independente de 4.892 pacientes tratados com radioterapia nos Países Baixos. As associações com a sobrevida permaneceram estatisticamente significativas após ajustes por idade, sexo e localização do câncer.
Entre as limitações, os autores destacam que as coortes clínicas eram compostas predominantemente por pacientes com câncer atendidos em centros de países de alta renda, o que restringe a generalização dos resultados para outras populações e doenças. Também apontam possíveis vieses demográficos e a influência da qualidade e das condições de captura das imagens.
Para os pesquisadores, a análise de fotografias faciais representa uma abordagem não invasiva, acessível e de baixo custo, com potencial para complementar a avaliação prognóstica de pacientes com câncer. No entanto, estudos prospectivos ainda são necessários para determinar se a incorporação desses modelos à prática clínica pode melhorar a tomada de decisões e os desfechos dos pacientes.
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Este conteúdo foi elaborado com auxílio de inteligência artificial com supervisão e revisão da Equipe Afya.
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